An AI-driven pipeline that scrapes financial data, analyzes it, and delivers investment insights through a web API.
يُدمج النظام بين جمع البيانات عبر الإنترنت، معالجة البيانات، وتحليل الذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى استثمارية قابلة للتنفيذ. يقوم بجمع المعلومات المالية اللحظية من المصادر العامة، ثم ينظف ويهيئ البيانات باستخدام مكتبة pandas، ويُظهر الاتجاهات عبر رسومات matplotlib. تُعرّف واجهة FastAPI نقاط نهاية تُعيد تقارير ومعالجات مرئية، بينما يُنسق وكيل Claude Code سير العمل ويُنتج ملخصات بلغة طبيعية. صُمم هذا الأنابيب للمطورين والمحللين الذين يحتاجون إلى معلومات سوقية مُحدثة تلقائياً دون تدخل يدوي. يقلل من الوقت اللازم لإعداد تقارير الاستثمار ويُعزز اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. يميز المشروع بدمج وكيل ذكاء اصطناعي يضيف فهمًا سياقيًا وتوصيات تتجاوز التحليل الإحصائي البسيط.
A RESTful service that classifies DNA sequences using contrastive learning and deep reinforcement learning.
يقدم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات عالية الأداء تستقبل تسلسلات DNA خام وتعيد تنبؤات حول وظائفها أو ارتباطها بأمراض معينة. يستخدم التعلم التبايني لتوليد تمثيلات قوية للتسلسلات، ثم يُحسّن التصنيف عبر سياسة تعلم تعزيزي عميق تقوم بتحسين حدود القرار. يعتمد البنية التحتية على FastAPI وPyTorch، مع إمكانية التكامل مع Prometheus وGrafana لمراقبة الأداء في الوقت الحقيقي. يستهدف الباحثين في علم الأحياء الحاسوبي وعلماء بيانات الجينوم الذين يحتاجون إلى تحليل تسلسلي دقيق وقابل للتوسع دون الاعتماد على بيانات معنونة كبيرة. يمكن دمج الخدمة في خطوط أنابيب تحليل الجينوم الحالية أو استخدامها كخدمة ميكرو سرفيس مستقلة لتقديم استدلال سريع.
An AI-driven API that predicts the effects of cannabinoids and terpenes based on molecular pharmacology, aiding researchers and product developers.
يقدّم هذا المشروع واجهة برمجة تطبيقات ويب مبنية على FastAPI لتوقع تأثيرات الكانابينويد والثيربين استناداً إلى علم الأدوية الجزيئي. يستخدم نماذج تعلم الآلة المدربة على وصفات كيميائية وبيانات فاعلية دوائية لتوقع النتائج النفسية والعلاجية. يتيح للمستخدمين إرسال هياكل المركبات واستلام ملفات تعريف التأثير مع إظهار مستوى الثقة في التوقعات وميزات النموذج. يستهدف الباحثين وعلماء الأدوية ومطوري منتجات القنب الذين يحتاجون إلى رؤى مدعومة بالبيانات. يساهم أداة التوقع في تقليل الجهد التجريبي وتسريع دورات تطوير المنتجات. كما توفر واجهة مرئية لعرض النتائج وتفسيرها، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة حول تركيبات القنب.
The JVLink MCP Server is a server application for analyzing horse racing data.
هذا المشروع يقدم تنفيذًا للخادم لمعالجة الخوارزمية المتعددة-الاحتمالية (MCP) لتحليل البيانات الرياضية. يستخدم البرنامج اللغة البرمجية Python ويدعم التكامل مع قواعد البيانات PostgreSQL. يمكن استخدام الخادم لمعالجة وتحليل datasets كبيرة، مما يوفر نظرة عامة حول الاتجاهات والنمط في سباق الخيل.
Generate Japanese subtitles for adult videos using AI transcription.
يُقدِّم هذا المشروع مولِّد ترجمات آليًا مخصصًا للفيديوهات البالغية باللغة اليابانية. يقوم بتحويل الصوت إلى نص بدقة عالية، مع توقيت دقيق للترجمات لتتناسب مع المشاهد. يستخدم نماذج تحويل الكلام إلى نص متقدمة ومعالجة اللغة الطبيعية للتعامل مع المصطلحات العامية والمصطلحات الخاصة بالمجال. يمكن للمستخدمين رفع ملفات الفيديو أو الصوت عبر واجهة ويب بسيطة أو نقطة نهاية API، ثم الحصول على ملف الترجمة بالصيغة القياسية، مما يسهل دمجه في سير عمل التحرير. يحل هذا الحل مشكلة الاعتماد على الترجمة اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً وتكلف موارد، ويُسرّع عملية إنتاج المحتوى مع الحفاظ على الدقة والملاءمة الثقافية.
This project is a multi-source security log analysis and correlation system for detecting threats across various logs with real-time Telegram alerting, built for university network security monitoring and research.
يتم جمع تسجيلات الأمن من مصادر متعددة عبر خادم تسجيل مركزي، يكتشف وتحليل تنسيقات التسجيلات المختلفة تلقائيًا، ويطبق ست قواعد تحديد للتعرف على المخاطر المحتملة، ويعمل على تصفية الإشعارات بناءً على شدة الخطورة، ويمنع إعادة التنويع، ويرسل إشعارات Telegram في الوقت الفعلي. نظام تسجيل الأمان متعدد المصادر مصمم لمراقبة أمن الشبكة الجامعية والبحث.
This curriculum teaches the fundamentals of reinforcement learning and active inference, guiding learners from basic concepts to advanced applications.
يقدم هذا المنهج سلسلة من الدروس التي تربط بين التعلم المعزز (RL) والتخمين النشط (AIF)، معتمدًا على مبادئ مبدأ الطاقة الحرة. يبدأ بالأساسيات الحيوانية ثم ينتقل إلى نماذج MDP وتعلم القيم، قبل أن يتعمق في خوارزميات التعلم العميق. يدمج المنهج أدوات مكتبة ALF وNeuro-Nav لتوفير أمثلة عملية في لغة Python مع JAX. يستهدف الطلاب والباحثين الذين يرغبون في فهم العلاقة بين RL وAIF وتطبيقها في بيئات معقدة. يحل المشكلة التي يواجهها المتعلمون في فهم الفجوة النظرية بين الطريقتين، ويقدم مسارًا تدريجيًا من المفاهيم البسيطة إلى التطبيقات المتقدمة. يميز نفسه بتركيزه على التجارب العملية والتمارين التي تشجع على التفكير النقدي وتطبيق المفاهيم في سيناريوهات حقيقية.
The anatomyofventurecapital project provides educational content on venture capital for users to learn and understand.
هذا المشروع هو مصدر تعليمي يركز على موضوع رأس المال الاستثماري. يهدف إلى توفير فهم شامل للرأس المال الاستثماري، بما في ذلك مفاهيمه الرئيسية، استراتيجياته، وأفضل ممارساتها. يستخدم المشروع أدوات و مكتبات متعددة مثل matplotlib, numpy, openai, pandas, و scipy لإنشاء رسومات مرئية تفاعلية ومودلات. يهدف المحتوى إلى الأفراد المهتمين بتعلم رأس المال الاستثماري وأحكامه.
A UPI fraud detection API that predicts fraudulent transactions and explains each decision using SHAP.
يقدّم هذا النظام أداة لاكتشاف الاحتيال في معاملات UPI باستخدام نموذج LightGBM المدعوم بتقنية SHAP لتفسير القرارات. يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات تاريخية للمعاملات، ويستخرج ميزات معقدة تساعد على التمييز بين المعاملات الشرعية والمشبوهة. يتيح واجهة برمجة التطبيقات المبنية على FastAPI إمكانية إرسال بيانات المعاملة والحصول على نتيجة فورية مع شرح تفصيلي لكل ميزة. يستهدف محللي الأمان المالي وفِرَق مكافحة الاحتيال في البنوك وشركات الدفع الإلكتروني الذين يحتاجون إلى رؤية واضحة حول أسباب التنبؤات. يحل المشكلة التي يواجهها المتعاملون مع القواعد الثابتة التي لا تتكيف مع سلوكيات الاحتيال المتغيرة، من خلال توفير نموذج تعلم آلي قادر على التكيف مع الأنماط الجديدة. يميز النظام بقدرة SHAP على تقديم شروحات قابلة للتفسير، ما يسهل عملية التدقيق والامتثال للمعايير التنظيمية. كما يدعم التكامل مع أنظمة المراقبة الحالية، مما يتيح نشره كجزء من البنية التحتية للمعالجة اللحظية للمعاملات.
A machine‑learning driven API that monitors and predicts the health of Paytm EDC POS devices.
يهدف النظام إلى تحليل صحة أجهزة نقاط البيع (POS) الخاصة بشركة Paytm. يجمع بيانات التشغيل من الأجهزة عبر واجهة API مبنية على FastAPI. يستخدم مكتبات تحليل البيانات مثل Pandas وNumPy لمعالجة السجلات الزمنية المخزنة في TimescaleDB. يطبق نماذج تعلم الآلة من scikit‑learn لتوقع الأعطال وتحديد الأنماط غير الطبيعية. يعرض النتائج عبر لوحات تحكم Grafana مع رسومات matplotlib لتسهيل فهم الأداء. يتيح للمستخدمين مراقبة الحالة في الوقت الحقيقي وتلقي تنبيهات مبكرة قبل حدوث فشل.
A web API that models Internal Family Systems as a multi‑agent computational architecture, enabling simulation and visualization of internal dynamics.
يقدم النظام واجهة برمجة تطبيقات RESTful مبنية على FastAPI، تتيح للمستخدمين تعريف وتشغيل وتحليل محاكاة لنظام Internal Family Systems (IFS) عبر وكلاء متعددين. يمثل كل وكيل جزءاً داخلياً مميزاً، وتُحكم تفاعلاته بقواعد قابلة للتكوين ورؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي من نموذج Anthropic. تُرجع النتائج بصيغة JSON منظمة، ويمكن تصورها باستخدام مكتبة Matplotlib لتوفير تمثيلات رسومية واضحة لحالات الوكلاء مع مرور الوقت. صُمم النظام للباحثين والمعالجين الذين يحتاجون نماذج قابلة للتكرار وموثوقة للعمليات العلاجية. يدعم إنشاء سيناريوهات IFS جديدة بسرعة، ويُمكن دمجه مع سير العمل الرقمي للعلاج الحالي. يتيح للمستخدمين ضبط معلمات المحاكاة، مراقبة التفاعلات، وتوليد تقارير مفصلة تساعد في اتخاذ قرارات علاجية مبنية على البيانات. يبرز تميزه بدمج الذكاء الاصطناعي مع نمذجة سلوكيات داخلية معقدة، ما يفتح آفاقاً جديدة للبحث والتطبيق العملي.
An interactive Jupyter Book that re‑examines fundamental physics through ontological principles, focusing on the relationship between space, time, and the speed of light.
يقدّم الكتاب إطاراً يُعرف بالفيزياء الأنتولوجية، يفرض أن جميع الحركات تحدث بسرعة الضوء، مع اختلاف الاتجاه بين الفضاء والزمان فقط. يُعرّف هذا الإطار بنظرية الأنتولوجيا النسبية (ORT) التي تُعيد تفسير النسبية الخاصة، والجرّب، والكونيات، والميكانيكا الكمّية. يتيح للقراء التفاعل مع دفاتر جوبتر لتصور مكوّنات السرعة، ومخططات الزمكان، وتأثيرات النسبية باستخدام مكتبات matplotlib وplotly. يُنظم المحتوى في وحدات تغطي الجاذبية الأساسية والمتقدمة، والكونيات، والميكانيكا الكمّية، مع أمثلة برمجية ورسوم توضيحية. يستهدف الطلاب، والمعلمين، والباحثين، ويقدّم نهجاً عملياً لمفاهيم معقدة دون الحاجة إلى خلفية واسعة. يهدف الكتاب إلى ربط النظرية المجردة بالاستكشاف البصري القابل للتطبيق، مما يجعل الفيزياء المتقدمة أكثر وصولاً.
A hands‑on guide that teaches journalism professionals how to apply machine learning techniques—embeddings, semantic search, retrieval‑augmented generation, document classification, and fine‑tuning—to their own newsroom data.
يُقدّم هذا المشروع دليلًا عمليًا لتطبيق تقنيات التعلم الآلي على بيانات غرفة الأخبار، مع تركيز على تحويل المستندات إلى تمثيلات رقمية، وبناء محرك بحث معنوي، وتصنيف المستندات تلقائيًا، وتدريب نماذج على صوت المؤسسة. يتضمن أربع دفاتر جوبتر، كل منها يشرح خطوة بخطوة كيفية إعداد البيانات، إنشاء مجموعات بيانات، واستخدام مكتبات مثل ChromaDB وLangChain. يتيح للمستخدمين إنشاء نظام استرجاع معزز بالاستعلامات (RAG) يجيب على الأسئلة مستندًا إلى محتوى المستندات الداخلية. كما يوفر أدوات تصنيف بدون تدريب مسبق (zero‑shot) لتسمية المقالات والوثائق حسب الموضوع. يهدف المشروع إلى تمكين صحفيين ومحللي الأخبار من استغلال الذكاء الاصطناعي دون الحاجة لخلفية تقنية متقدمة، مع توفير رسومات بيانية لتصور النتائج. يميز المشروع بدمجه للبيانات الحقيقية من غرفة الأخبار، مما يتيح تجربة واقعية ومباشرة للمستخدمين.
An API that delivers end‑to‑end supply‑chain inventory analytics, combining hierarchical forecasting, reinforcement‑learning replenishment, and MLOps pipelines.
يقدم النظام مجموعة من نقاط النهاية RESTful التي تستقبل بيانات المبيعات والمخزون التاريخية، وتقوم بمعالجتها عبر محرك التنبؤ الهرمي لإرجاع توقعات الطلب على مستويات متعددة. ثم يتم تغذية هذه التوقعات إلى وكيل التعلم التعزيزي الذي يتعلم سياسات إعادة التزويد الأمثل مع مراعاة قيود مثل زمن التسليم وسعة التخزين. يدمج النظام ممارسات MLOps، مما يتيح التدريب المستمر، وإصدار النماذج، ونشرها عبر خطوط أنابيب آلية. صمم هذا الحل للفرق اللوجستية والعمليات، ويساعد على تقليل نقص المخزون والوفرة الزائدة مع تحسين مستويات الخدمة. يعتمد على بنية Python خفيفة الوزن، ما يسهل دمجه في سير العمل البياني الحالي. يتيح للمحللين إمكانية مراقبة الأداء وتحديث النماذج دون انقطاع. كما يوفر واجهة مرنة للتكامل مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) لتسهيل تبني الحل على نطاق واسع.
A structured Jupyter‑based curriculum that teaches machine learning from fundamentals to advanced medical imaging and MLOps practices.
يقدم هذا المشروع منهجًا تعليميًا متكاملًا لتعلم تقنيات تعلم الآلة من الأساسيات إلى تطبيقات متقدمة في معالجة الصور الطبية. يتضمن سلسلة من دفاتر Jupyter منظمة في مراحل، تبدأ بمفاهيم الشبكات العصبية وتدريبها، ثم الانتقال إلى بناء نماذج CNN، وتطبيق نماذج U‑Net لتقسيم الصور، وصولاً إلى استكشاف معماريات المحولات مثل ViT وSwinUNETR. كما يغطي الجزء الأخير منهجية MLOps باستخدام أدوات مثل DVC وMLflow، مع توضيح كيفية تسجيل النماذج ونشرها على منصات سحابية. يستهدف هذا الدليل طلاب علوم البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في فهم عميق لكيفية بناء وصيانة نماذج التعلم العميق في بيئات إنتاجية. يحل المشروع مشكلة نقص الموارد التعليمية المتكاملة التي تربط بين النظرية والتطبيق العملي، ويمنح المتعلمين القدرة على تنفيذ مشاريع حقيقية في مجال التصوير الطبي. يميز المشروع بترتيبه المنظم للمواد، وتوفير بيئة Docker جاهزة لتشغيل الدروس دون الحاجة لتثبيت معالجات GPU، ما يسهل على المستخدمين التركيز على التعلم بدلاً من إعداد البيئة.
A curated collection of Python notebooks and scripts that document and experiment with various machine learning and AI concepts for learning and research.
يقدم هذا المشروع مجموعة منظمة من دفاتر Python والبرامج التي تستكشف مجموعة واسعة من مواضيع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يتضمن أمثلة برمجية مفصلة، رسومات بيانية، وملاحظات تفسيرية توضح كيفية عمل الخوارزميات المختلفة في الممارسة العملية. يُعد هذا المستودع مورداً تعليمياً للمبتدئين ومراجعاً للباحثين ذوي الخبرة الذين يرغبون في تجربة أفكار جديدة. من خلال الجمع بين النظرية والبرمجة العملية، يساعد المستخدمين على تعميق فهمهم لتصميم النماذج، التدريب، والتقييم. يتم تحديث المجموعة بانتظام لتعكس الاتجاهات الناشئة وأفضل الممارسات في المجال.
An API-driven simulation engine that models enterprise workforce dynamics using immutable event sourcing to enable accurate scenario planning.
يقدم النظام واجهة برمجة تطبيقات REST تسمح بإرسال بيانات القوى العاملة ومعلمات المحاكاة، ثم يعالجها عبر مخزن أحداث ثابت لتوليد حالات القوى العاملة المستقبلية. يستخدم نماذج إحصائية وتعلم آلي للتنبؤ بالاحتياجات في التوظيف، والانسحاب، وتوزيع المهارات. تُنتج المخرجات البصرية مثل الرسوم البيانية والخرائط الحرارية عبر مكتبات رسم متكاملة، ما يتيح لأصحاب المصلحة تقييم النتائج بسرعة. صُمم النظام للمؤسسات الكبيرة التي تتطلب توقعات القوى العاملة القابلة للتكرار والموثقة. يحقق حلًا شفافًا يعتمد على البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية في تخطيط الموارد البشرية، مع ضمان تتبع كل حدث وتوثيقه بشكل دائم.
A web API that orchestrates multi‑agent simulations for cancer research and drug discovery, enabling researchers to model interactions, analyze data, and predict therapeutic outcomes.
يُقدِّم النظام مجموعة من نقاط النهاية RESTful التي تسمح للمستخدمين بتكوين، تشغيل، ومراقبة محاكاة متعددة الوكلاء موجهة نحو أبحاث الأورام وعلم الأدوية. يمثل كل وكيل كيانًا حيويًا—مثل خط خلايا سرطانية، جزيء دوائي، أو مسار إشاراتي—ويتفاعل وفقًا لقواعد مستمدة من نماذج تعلم الآلة والبيانات التجريبية. يجمع واجهة برمجة التطبيقات نتائج المحاكاة، ويُظهرها باستخدام مكتبات رسم بياني، ويُقدِّم ملخصات إحصائية لتسهيل توليد الفرضيات. صُمِّم لتلبية احتياجات الباحثين الذين يحتاجون إلى التكرار بسرعة على سيناريوهات العلاج دون إدارة بنية تحتية معقدة. من خلال دمج أدوات تحليل البيانات، يدعم المنصة سير عمل شامل من البيانات الجينية الخام إلى تصنيف مرشحين دوائيين قابلين للتطبيق.
pytorch-cpu provides a Continual Learning as a Service (CLaaS) API for distillation, built in the style of SDPO.
هذا المشروع يقدم واجهة برمجة تطبيقات CLaaS للاستفاضة، مصممة في نمط SDPO. يتم بناؤها باستخدام لغة البرمجة Python وتستخدم مكتبات شعبية مثل PyTorch و FastAPI و Hugging Face. يمكن للمستخدمين من خلال هذه الواجهة تنفيذ تقنيات التعلم المستمر، مما يجعل من السهل تحديث النماذج دون إعادة تدريبها من البداية.
This project provides a hybrid API for hashing and other cryptographic operations.
يوفّر مشروع jyppy77-hash__hybride-api واجهة برمجة تطبيقات مدمجة تقوم بعمليات التشفير والتحليل. يتم تنفيذ الواجهة باستخدام لغة البرمجة Python، وتستخدم إطار عمل FastAPI لتقديم واجهة مستخدم موثوقة ومجربة. كما تستفيد من نظام إدارة قواعد البيانات MySQL. على الرغم من عدم توفر وصف مفصل للمشروع، إلا أن اسمه والتكنولوجيا المستخدمة تشير إلى أنه مصمم للاستخدام من قبل مطورين الذين يحتاجون حلًا موثوقًا ومخصصًا للعمليات التشفيرية.
This project provides a Jupyter Book for modeling materials using density functional theory.
هذا المشروع يقدم كتاب جافا لطباعة المواد باستخدام نظرية الوظيفة الدالة. يغطي الكتاب خلفية نظريّة، تنفيذ عمليّ، وتطبيقات نظرية الوظيفة الدالة في العلوم المادية. يتضمن الكتاب خلايا كود قابلة للتفاعل، ورسومات متحركة، وممثلات لتعزيز فهم القرّاء.
This project provides documentation for a Business Decisions course.
هذا المشروع هو مجموعة من الوثائق التي تخدم كمنشور للطلاب في دورة القرارات التجارية. يغطي المادة الرئيسية المفاهيم وال نظريات والممارسات المتعلقة بالقرارات التمويلية في سياق الأعمال. يتم تنظيم المحتوى بطريقة واضحة وموضحة، مما يجعل من السهل على الطلاب فهم وتطبيق المعلومات.